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使用model.named_parameters()可以轻松搞定，
model.cuda()
# ######################################## Froze some layers to fine-turn the model ########################
for name, param in model.named_parameters(): # 带有参数名的模型的各个层包含的参数遍历
if 'out' or 'merge' or 'before_regress' in name: # 判断参数名字符串中是否包含某些关键字
continue
param.requires_grad = False
# #############################################################################################################
optimizer = optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()),
lr=opt.learning_rate * args.world_size, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)
以上这篇Pytorch根据layers的name冻结训练方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。